langchain4j学习
时间: 2025-04-13 10:38:45 浏览: 48
<think>好的,我现在需要帮助用户学习LangChain4j的使用方法。首先,用户的问题是关于寻找教程或学习资料,以及如何开始使用这个库。根据用户提供的引用内容,我需要整理相关的资源链接和步骤,确保信息准确且结构清晰。
首先,引用[1]提到了几个重要的资源,包括GitHub上的示例库、官方文档、教程以及一个90分钟的短课程。这些应该是用户的主要学习材料。我需要将这些链接分门别类,比如官方文档、教程、示例代码和课程,方便用户逐步学习。
然后,引用[2]给出了具体的Gradle依赖配置,用户需要将LangChain4j及其扩展库添加到项目中。这部分需要明确写出依赖项,并说明如何配置,特别是针对不同的模型(如OpenAI和Ollama)的集成。此外,用户可能需要了解如何设置API密钥,这部分也应该提到,并链接到相关文档。
引用[3]指向了GitHub上的Spring Boot示例,这对于使用Spring框架的用户来说非常有用。我需要强调这个示例的位置和核心调用方法,帮助用户快速上手实际项目。
接下来,用户可能需要分步骤的指南,比如环境搭建、核心功能的使用、高级功能如RAG的应用,以及测试和调试的方法。我需要确保每个步骤都有对应的资源链接或代码示例,例如添加依赖、配置API密钥、调用聊天模型等。
同时,用户可能会遇到的问题,比如如何处理依赖冲突或配置错误,应该在常见问题部分提及,并给出解决建议,比如检查依赖版本和查看日志。
最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步的需求,比如集成其他模型、处理长文本、性能优化等,确保用户能够通过这些问题找到更多的学习方向。
需要确保所有的LaTeX格式正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容中可能不涉及数学公式,所以需注意是否遗漏。另外,所有引用标识要正确添加,比如在提到的资源后加上[^1]、[^2]等。
检查所有链接是否准确,并且描述清晰。例如,官方文档和教程的链接是否正确,示例代码库是否指向正确的位置。同时,确保语言流畅,用中文回答,结构清晰,分点说明,方便用户逐步跟随。
总结来说,回答的结构应该是先列出学习资料,然后分步骤说明如何开始使用,接着是常见问题,最后生成相关问题。每个部分都要引用提供的资源,并正确标注来源。确保用户能够按照指引顺利入门LangChain4j,并找到进一步学习的路径。</think>以下是LangChain4j的入门指南,结合官方推荐资源整理:
### 一、学习资料推荐
1. **官方文档**
- 基础文档:https://docs.langchain4j.dev(包含API说明和核心概念)[^1]
- 易用RAG模块文档:https://docs.langchain4j.dev/tutorials/#or-consider-some-of-the-use-cases
2. **代码示例库**
- GitHub官方示例库:https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples[^1]
- Spring Boot集成示例:https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples/tree/4d0bc3139d892afbdffaafe51200bb91f37af1cd/spring-boot-example[^3]
3. **视频教程**
- 深度学习.ai的90分钟课程:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
### 二、快速开始步骤
1. **环境搭建**
```groovy
// Gradle配置(build.gradle)
implementation 'dev.langchain4j:langchain4j'
implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-open-ai' // OpenAI适配
implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-ollama' // 本地模型支持
implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-easy-rag' // RAG功能[^2]
```
2. **基础功能调用**
```java
// 创建OpenAI客户端
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey("sk-...")
.modelName("gpt-3.5-turbo")
.build();
// 执行对话
String response = model.generate("你好,LangChain4j!");
System.out.println(response);
```
3. **进阶功能实践**
- RAG文档检索:
```java
EasyRAG rag = EasyRAG.builder()
.documentSplitter(...)
.embeddingModel(...)
.build();
```
### 三、常见问题解决
1. **依赖冲突**:确保使用统一版本号(建议最新稳定版)
2. **API配置错误**:检查`apiKey`格式和模型服务状态
3. **长文本处理**:使用`DocumentSplitter`进行分块处理
### 四、最佳实践建议
1. 开发环境隔离:建议使用Docker运行本地模型服务(如Ollama)[^2]
2. 性能优化:启用流式响应减少延迟
```java
model.generate("...", new StreamingResponseHandler() {
@Override
public void onNext(String token) {
System.out.print(token);
}
});
```
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